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如何避免大量视频数据上传错误-宇众网络


2021年01月25日

服务器处理数据需要从这几个方面考虑:

1、排队列处理机制。数据涌入服务器,但还是能够区分先后顺序,按照数据传输时序将数据摘要排入队列,然后服务器按队列依次进行处理。

2、数据分类机制。数据分类和优先级处理一起使用,将数据按照不同的类型进行分类,例如,可以将设备状态分为一类数据,将监控数据分
为一类数据,将操作员正常操作设备数据分为一类,将操作员非法操作设备分为一类等,将不同的类型,按照其重要程度,放入不同的优先级
队列中,按照优先级队列依次去处理。

3、数据分流机制。对数据进行分层,分流管理,多级服务器进行区分,例如可以按如下进行区分,设备-学校服务器-市级服务器-省级服务器
-中央服务器,这样分级分下来,每一层的数据同时访问量并不是很大。

服务器从以上方面可以考虑,上位机设备也可以进行优化,做好数据定义,可以分担服务器的压力,可以从以下几个方面来考虑。

①、闲时机制。上位机的数据非必要情况不采用实时数据传输,可以在本地储存数据,等待闲时上传。

②、分包机制。例如数据源做两种情况拆分,一种为数据量小于1M的小数据,一种为数据量大于1M的大数据。对大数据进行切片分包,分
包进行传输,此操作需要服务器进行相应的处理,实际上是服务器降低了大数据处理优先级。

③、摘要机制。对于大数据的传输,可以制定合适的摘要数据,在大数据传输之前,先传输其摘要,通过服务器对摘要的判定,抉择该数据是
否进行传输,从而提升其通信效率。

以客户的项目为例,某一外贸网站,一天访客数大约在10w左右,双十一期间会达到30w左右,仅交易数据量在客流*20w的量级,在早晚高
峰期会达到2/3的流量,在没有采用分流的情况下,后浪云的服务器即使遇到海量数据和高并发情况,处理能力无压力,不会出现阻塞!


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